생성형 AI가 미래의 업무 환경에 미치는 영향

이 블로그에서 다룰 내용:

• 생성형 AI 이해하기
• 인력을 위한 생성형 AI
• 미래의 업무 환경에 AI가 미치는 영향
• 업종별 사용 사례
• 생성형 AI의 성공적 도입을 위한 단계

AI가 기업의 운영, 혁신, 인력 관리 방식에 근본적인 변화를 일으키고 있습니다. 실제로 Workday 연구에서 비즈니스 리더의 83%는 AI와 머신러닝이 창의성을 높이고 새로운 경제적 가치를 창출할 것으로 믿는다고 응답했습니다. 

반복적인 작업과 데이터 처리를 자동화하는 데 초점을 맞춘 기존 AI와 달리, 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 코드 작성, 시각적 설계, 전략적 인사이트 제공 등 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 창의성 있는 활동과 복잡한 의사결정을 지원할 수 있어 단순한 자동화 수준을 넘어 새로운 가능성의 기회를 여는 독보적 가치를 지닙니다.

한편 생성형 AI가 업무 환경에 더 긴밀하게 통합됨에 따라, 생성형 AI는 인재를 대체하는 것이 아니라 인재의 역량을 더 발전시킬 것임을 명심해야 합니다. 기업은 AI와 경쟁하기보다는 AI를 활용하여 인간의 강점을 보강할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 사람과 기술 간의 협업을 위한 명확한 전략이 필요하며, 사람의 판단과 AI 기반 인사이트가 조화를 이루도록 워크플로를 설계해야 합니다.

생성형 AI의 성공은 직원의 역량을 높일 수 있는 스킬과 교육에 대한 투자에 달려 있습니다. 이를 바탕으로 직원들은 고급 스킬이 새로운 표준이 되는 AI 기반 업무 환경과 변화하는 노동 환경에 적응하고 성공할 수 있을 것입니다. 신중하고 전략적인 방식으로 생성형 AI에 접근함으로써 기업은 인간의 창의성과 AI가 조화를 이루어 지속 가능한 성장과 유의미한 결과를 끌어내는 미래를 만들어 나갈 수 있습니다.

생성형 AI 이해하기

생성형 AI는 사람이 개입하지 않고도 콘텐츠를 생성하고 인사이트를 발굴하며 의사결정을 내리는 AI의 한 유형으로 정의할 수 있습니다. 생성형 AI는 거대 언어 모델(LLM)과 머신러닝을 사용하여 서면 콘텐츠, 시각 자료, 전략적 권장사항을 생성합니다.

생성형 AI는 2022년 ChatGPT의 출시와 함께 많은 이들의 주목을 받기 시작했으며, ChatGPT는 인간이 만든 것과 유사한 텍스트를 생성하는 도구로 빠르게 자리 잡았습니다. 이를 계기로 기업의 콘텐츠 제작 및 커뮤니케이션 방식은 하룻밤 사이에 바뀌게 되었습니다. 

새로운 이 기술이 주목을 받으면서 그 경계를 더 넓히는 새로운 생성형 AI 도구가 등장하기에 이르렀습니다. DALL-E는 텍스트 프롬프트에서 사실적인 이미지를 생성하는 기능을 도입했고, 또 다른 어플리케이션은 더 전문적인 태스크에 초점을 맞추기 시작했습니다. 오늘날에는 코딩부터 고객 서비스까지 여러 작업을 처리하도록 설계된 다양한 분야별 도구를 찾아볼 수 있습니다.

가트너 리포트에 의하면, 생성형 AI는 현재 엔터프라이즈 조직에서 가장 빈번하게 배포되는 AI 솔루션입니다.

AI 개발이 가속화함에 따라 기업의 구체적인 니즈를 해결하도록 설계된 다양한 생성형 AI 솔루션을 점점 더 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다.

생성형 AI의 가장 일반적인 용도 몇 가지를 들면 다음과 같습니다.

• 콘텐츠 생성: 마케팅 카피, 블로그 게시물, 제품 설명을 규모의 제약 없이 작성합니다.

• 이미지 생성: 간단한 프롬프트에서 사실적인 시각 자료와 디자인 요소를 생성합니다.

• 코드 생성: 스크립트 작성 및 디버깅을 포함한 소프트웨어 개발 태스크를 자동화합니다.

• 데이터 분석: 대규모 데이터세트를 해석하고 전략적 인사이트를 생성합니다.

• 고객 지원: 일반적인 문의에 대한 응답을 자동화하고 사용자 인터랙션을 개선합니다.

AI의 미래를 내다보는 기업은 업무 환경과 혁신을 새로운 방식으로 사고할 기회를 가질 수 있습니다. 여기서 핵심은 기술 자체뿐만 아니라 기술이 인력과 어떻게 결합하는지도 고민하는 것입니다. 다시 말해, 직원들은 잘 준비되었고 지원받는다는 확신 아래 새로운 업무 수행 방식에 적응해야 합니다.

생성형 AI가 인력에 미치는 영향

생성형 AI는 많은 시간이 소요되고 반복적이었던 태스크를 자율적으로 수행함으로써 팀의 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 중입니다. 콘텐츠 초안을 작성하고, 방대한 데이터를 분석하고, 시각 자료를 생성하며, 전략적 의사결정을 지원할 수도 있습니다. 루틴 태스크와 수작업은 생성형 AI가 처리하므로, 직원들은 인간의 인사이트와 창의성이 요구되는 실효성 높은 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

리더들은 업무의 효율성뿐만 아니라 역동성을 높일 수 있는 AI의 잠재력을 잘 알고 있습니다. 변화를 거치면서 회사는 태스크 배분 방식과 직원의 시간과 노력이 가장 가치 있게 쓰일 곳에 대해 다른 시각을 갖게 되었습니다.

생성형 AI 덕분에 직원들은 다음과 같은 일에 더 집중할 수 있습니다.

• 창의적인 문제 해결: 루틴 태스크에 소요되는 시간을 줄이고 혁신적인 아이디어를 고안하는 데 더 많은 시간을 할애합니다.

• 전략적 의사결정: AI 기반 인사이트를 출발점으로 삼아 인간적 지성, 맥락, 판단을 더합니다.

• 관계 구축: 고객 및 동료와의 소통을 강화할 수 있는 시간을 더 많이 가집니다.

• 스킬 개발: 수작업이 줄어드는 이점을 활용하여 학습과 커리어 성장에 집중합니다.

Workday 연구에 의하면, 비즈니스 리더들은 관계 구축, 도덕적 판단, 감성 지능과 같은 인간 중심의 능력이 여전히 비즈니스 성공에 가장 중요하다는 데 대다수가 동의합니다. 이들은 더 나아가 AI가 인간의 기여를 대체하는 것이 아니라 강화하는 역할을 할 것이라는 점을 강조했습니다.

생성형 AI가 계속 발전함에 따라, 직원들이 새로운 기술을 활용하여 일할 수 있도록 역량을 강화하는 데 집중하는 기업은 급변하는 환경에서 성공에 더 유리한 위치를 확보할 수 있습니다. 직원들이 더 의미 있고 전략적인 태스크에 집중할 수 있도록 돕는 생성형 AI는 개인의 역할을 재정립할 뿐만 아니라 전체 조직이 업무를 수행하는 방식도 혁신합니다.

미래의 업무 환경에 AI가 미치는 영향

좀 더 거시적인 관점에서, 생성형 AI가 도입되면서 기업들은 일에 대한 접근 방식을 근본적으로 재고하라는 요구를 받고 있습니다. 예를 들어, 역할, 협업, 심지어 성공을 평가하는 방법까지 새롭게 정의할 필요가 있습니다. 이러한 트랜스포메이션이 진행 중인 많은 조직은 혁신을 이루고 애자일 팀을 구성하며 끊임없는 변화 속에서 인력의 성장을 도모할 새로운 기회를 모색하는 중입니다. 생성형 AI가 미래의 업무 환경을 만들어 나가는 몇 가지 방식을 자세히 살펴보겠습니다.

지식 업무의 정의 변화

생성형 AI가 지식 노동자의 의미를 바꾸고 있습니다. 전통적으로 지식 업무에는 데이터세트 분석, 리포트 초안 작성, 콘텐츠 제작처럼 인간 노동자의 인사이트와 창의성이 필요한 태스크가 포함되었습니다. 이제 그러한 영역에는 생성형 AI가 진입하여 콘텐츠와 인사이트를 규모의 제약 없이 생성하므로, 자유로워진 직원들은 더 높은 차원의 사고를 하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.

이와 같이 생성형 AI는 지식 노동의 진화를 촉진하고 있습니다. 수작업 방식의 분석에 크게 의존하던 역할이 비판적 사고, 전략적 의사결정, 창의적 문제 해결 등에 주안점을 둔 역할로 바뀝니다. 그리고 기업에서는 이러한 기술을 지속적으로 통합하면서 지식 노동자의 가치가 감소하는 것이 아님을 깨닫고 있습니다. 즉, 지식 노동자의 역할은 단순히 AI 기반 결과물을 생산하는 것이 아니라 그 결과물을 안내, 해석, 강화하는 방향으로 바뀝니다.

새롭게 정의되는 업무 환경

생성형 AI의 등장으로 기술 스킬, 창의성, 비판적 사고가 필요한 역할에 대한 요구가 커지면서 업무 환경이 새롭게 정의되고 있습니다. 반복적이고 일상적인 태스크 일부는 자동화할 수 있지만 STEM, 크리에이티브, 비즈니스, 법률 분야의 직무는 오히려 더 크게 성장할 것으로 예상됩니다. McKinsey에 의하면, 지속적인 디지털 트랜스포메이션과 생성형 AI와 같은 혁신에 힘입어 STEM 직무에 대한 수요만 해도 2030년까지 23%가 증가할 것으로 예상됩니다.

이 변화는 인력 개발 및 지원 방식을 재고해야 한다는 과제를 모든 업종의 비즈니스에 안겨줍니다. 한발 앞서 나가는 기업들은 기존에 중시했던 자격증명보다는 스킬과 잠재력에 초점을 맞춰 채용 사례를 확대합니다. 그리고 직원들의 적응을 돕는 업스킬링 프로그램에도 투자합니다. 기술과 사람의 인사이트가 협력해 작동하는 환경에서 리더는 선제적인 접근 방식으로 팀이 충분한 준비를 갖추고 발전해 나가도록 뒷받침할 수 있습니다.

팀 협업 및 커뮤니케이션의 혁신

생성형 AI 도구가 일상적인 운영 활동에 더 긴밀하게 통합되면서 많은 팀에서 협업과 커뮤니케이션의 방식을 바꾸고 있습니다. AI 기반 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 아이디어 생성을 통해 팀은 더 효율적으로 업무를 처리하고 더 높은 수준의 계획 수립 및 문제 해결 업무에 집중할 수 있습니다. AI가 반복적인 문서화 및 리포팅 업무를 맡게 되면 사일로에서 업무를 처리하는 방식은 사라지면서 CFT(Cross-Functional Team) 차원의 협업이 더 원활하게 수행됩니다.

또한 팀들은 AI를 활용하여 실시간 의사결정을 도우며, AI가 생성한 인사이트로 전략 세션과 브레인스토밍을 지원합니다. 이로써 협업에 대해 더 역동적이고 유연한 접근 방식을 취할 수 있으며, 이러한 환경에서는 기술이 장애물이 아닌 조력자 역할을 할 수 있습니다.

규모의 제약 없이 혁신 가속화

생성형 AI는 완전히 새로운 방식의 혁신을 선보입니다. AI는 콘텐츠, 설계, 데이터 인사이트를 빠른 속도로 생성하므로 기업은 훨씬 더 자유롭게 대규모로 실험을 시도할 수 있습니다. 이 능력 덕분에 지속적인 반복과 창의성의 문화가 조성되며, 새로운 아이디어는 그 어느 때보다 빠르게 테스트하고 다듬을 수 있게 됩니다.

생성형 AI를 혁신의 원동력으로 받아들이는 회사는 경쟁에서 앞서 나갈 더 유리한 위치를 점할 수 있습니다. 또한 인간의 독창성과 AI 기반 실험을 결합하여 제품 개발, 서비스 최적화, 새로운 트렌드 예측 등의 영역에서 속도를 한층 높일 수 있습니다.

복잡한 워크플로 자동화하기

AI 에이전트는 시스템에서 전체 워크플로를 자동화하여 사람의 지속적인 입력 없이도 의사결정을 내리고 태스크를 실행할 수 있도록 함으로써 생성형 AI를 한 단계 더 발전시킵니다. Agentic AI는 프롬프트를 받아 콘텐츠나 인사이트를 생성하는 기존의 생성형 모델과는 다릅니다. 즉, 실시간 데이터를 분석하고 액션을 조정하며 결과를 학습하여 복잡한 프로세스를 독립적으로 완료할 수 있습니다.

높은 수준의 자율성 덕분에 기업이 공급망 관리부터 재무 예측, 고객 서비스에 이르기까지 복잡한 운영 업무를 다루는 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 예를 들어, Agentic AI는 사람의 개입을 기다릴 필요 없이 자동으로 운영 중단을 감지하고 수요의 변화에 대응하며 비상 계획을 실행할 수 있습니다. 따라서 시간이 절약될 뿐만 아니라 민첩성과 효율성도 향상됩니다.

이 모든 것을 고려할 때, 워크플로가 더 자율화함에 따라 기업은 책임과 감독을 신중하게 관리할 필요가 있습니다. 리더는 자동화된 의사결정이 전략적 목표 및 윤리 표준과 일치할 수 있도록 AI 거버넌스 프레임워크를 구축해야 합니다.

성공을 평가하는 새로운 메트릭 설정하기

AI로 인해 업무 수행 방식이 변화하면서 비즈니스 성공을 측정하는 방법은 새로운 과제를 안게 됩니다. 기존의 성과 메트릭은 생산성과 결과물, 즉 업무를 마치는 속도나 완료한 업무량에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 그러나 생성형 AI는 창의성, 전략적 사고, 혁신적인 문제 해결과 같은 무형의 기여도를 더 많이 적용합니다. 이는 정량화하기는 어렵지만 AI 기반 트랜스포메이션의 전체적인 영향을 파악하는 데 필수적인 요소입니다.

진정한 의미의 성공을 파악하기 위해 기업들은 성과 평가 방식을 재고하는 중입니다. 단순히 양이나 속도를 측정하는 것이 아니라 인간과 AI의 협업이 얼마나 제대로 양질의 결과를 끌어내는지 살펴봅니다. 다시 말해 생성된 인사이트의 가치, 창의적인 솔루션의 실효성, AI의 도움으로 이루어진 의사결정이 미치는 전략적 영향 등에 더 중점을 둡니다.

새로운 환경에서 리더는 효율성을 측정하는 수준을 넘어야 하며, 생성형 AI의 더 깊이 있고 정밀한 기여 수준을 반영하는 메트릭을 개발해야 합니다.

적응의 문화 조성하기

생성형 AI를 사용하여 초기 건물 설계를 브레인스토밍하는 한 건축가 팀이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 과정에서 AI를 활용하여 다양한 설계 아이디어를 탐색하면서 인간의 전문성을 바탕으로 설계를 다듬고 실용적인 고려사항을 반영합니다. 이 건축가들은 AI를 영감의 원천으로 활용할 기회를 얻고 자신들의 비판적 설계 사고와 기술 전문성으로 크리에이티브 프로세스를 주도할 수 있습니다.

생성형 AI가 비즈니스 운영에 점점 더 중요한 역할을 하게 됨에 따라 적응력은 더 이상 선택적인 스킬이 아니라 관련성을 유지하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 발전하는 조직이 되려면 실험을 적극적으로 장려하고, 회복탄력성을 강화하며, 변화를 수용하는 사고방식을 배양해야 합니다. 새로운 AI 도구가 등장함에 따라 워크플로를 학습하고 전환하며 재구상하려는 의지는 팀의 발전에 도움이 될 것입니다.

이러한 문화적 변화에는 투명하고 소통을 꺼리지 않으며 인력이 지속적으로 트랜스포메이션할 수 있도록 선제적으로 준비하는 리더십이 필요합니다. 적응의 문화를 조성하는 회사는 생성형 AI를 또 하나의 도구이자 운영 모델의 기본 요소로 활용할 수 있는 더 뛰어난 역량을 갖추게 됩니다.

다양한 업종의 생성형 AI 사용 사례

생성형 AI는 다양한 업계에서 고유한 과제를 해결하는 데 활용되면서 혁신과 효율성 향상을 위한 새로운 길을 제시합니다. 헬스케어 분야의 혁신적인 환자 치료법부터 유통 업계의 개인 맞춤형 경험에 이르기까지, 생성형 AI는 다양하고 유의미하게 활용되면서 게임 체인저의 역할을 하고 있습니다.

• 헬스케어: 생성형 AI는 헬스케어 전문가가 복잡한 환자 데이터를 효율적으로 분석하여 정확한 진단과 맞춤화된 치료 계획을 뒷받침하는 인사이트를 생성할 수 있도록 돕습니다. 또한 환자와의 커뮤니케이션 자료를 제작하고 관리 업무를 간소화하여 임상의가 수작업을 최소화하면서 양질의 의료 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

• 금융: 금융 기관은 생성형 AI를 사용하여 고급 재무 모델을 구성하고 트렌드를 예측하며 전략적 계획 수립을 위한 인사이트도 얻습니다. AI는 일상적인 리포트와 규정 준수 문서 작성을 자동화함으로써 재무 전문가가 더 세밀한 분석과 의사결정에 집중하도록 지원합니다. 이러한 동적인 데이터 해석 방식은 금융 기관이 시장 변화와 새로운 위험에 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다.

• 유통: 유통 업계의 생성형 AI는 브랜드가 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다. 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성부터 타게팅된 제품 추천에 이르기까지, 유통업체는 AI를 통해 고유한 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 브랜드는 방대한 고객 데이터를 실시간으로 해석하여 일관되고 의미 있는 인터랙션을 통해 고객 참여도를 높이고 충성도를 강화할 수 있습니다.

• 제조: 생성형 AI는 제조업체가 예측 유지관리 계획을 수립하고 생산 프로세스를 최적화하여 효율성을 개선하도록 지원합니다. 센서 데이터를 분석하고 패턴을 파악하는 AI가 장비 고장을 예측하고 조정을 제안하면서 계속 원활한 운영이 가능해집니다. 이 선제적 접근 방식은 다운타임을 줄일 뿐만 아니라 제품 품질과 운영의 일관성을 향상합니다.
• 고등교육: AI는 관리자 업무를 자동화하고 맞춤형 학습 과정을 작성하며 커리큘럼 개발을 지원함으로써 고등교육 분야를 쇄신하는 중입니다. 교육자들은 생성형 AI를 활용하여 강의 자료 초안을 작성하고, 학생 데이터를 분석하여 맞춤형 피드백을 제공하며, 가상 학습을 강화하고 있습니다. AI가 관리의 부담을 덜어 주는 덕분에 교육자는 학생의 참여도를 높이는 활동과 교수법의 혁신에 더 집중할 수 있습니다.

성공적인 생성형 AI 도입을 위한 단계

생성형 AI를 구현하려면 위험을 최소화하고 이점을 극대화하기 위해 신중하고 전략적인 접근 방식이 필요합니다. 리더는 구현해야 할 기술을 정확하게 파악해야 할 뿐만 아니라 전사적으로 AI 도입과 적응을 장려하는 환경을 조성해야 합니다.

이 점을 염두에 두고, 마찰을 줄이고 성공적으로 AI를 도입하기 위한 5가지 핵심 실천 단계를 소개합니다.

1. 명확한 목표 설정

리더는 생성형 AI 도입을 서두르기 전에 먼저 비즈니스 목표와 부합하는 구체적인 목표를 정의해야 합니다. 그 목표는 생산성을 높이거나, 콘텐츠 제작을 간소화하거나, 전략적 의사결정을 지원하는 것일 수도 있습니다. 명확한 비전이 있다면 AI를 임시방편으로 사용하지 않고 목적에 맞게 활용할 수 있습니다. 이러한 명확성을 바탕으로 의사결정, 리소스 배분, 팀 연계의 방향을 잡을 수 있으며 분명한 의도와 초점에 따라 진행할 수 있습니다.

2. 직원 참여도 향상

성공적인 AI 도입은 직원들의 적극적인 참여에 달려 있습니다. 생성형 AI가 각자의 역할에 어떤 영향을 미칠지 투명하게 알리는 것은 저항을 완화하고 동의를 구하는 데 매우 중요합니다. CFT(Cross Functional Team)를 구성하여 AI 이니셔티브를 시범 운영하고 이러한 기술이 일상 태스크를 지원하는 방식에 대한 의견을 수렴하여 조기에 직원들의 참여를 유도해야 합니다. 피드백을 경청함으로써 신뢰를 쌓을 뿐만 아니라 기존 워크플로에 AI를 통합할 현실적인 방법을 더 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

3. 스킬 개발에 집중

업스킬링과 리스킬링은 진화하는 생성형 AI의 요구사항에 직원들이 대비하는 데 필수적입니다. 교육은 기술적 스킬의 범위를 넘어 창의성, 문제 해결 능력, 적응력 등 AI 기능을 보완하는 인간의 주요 강점까지 포괄해야 합니다. Workday AI 스킬 혁명 리포트에 의하면, AI 통합에 대비하기 위해 업스킬링에 투자하는 곳이 74%에 달합니다. 리더는 지속적인 학습 기회에 우선순위를 두어 직원들이 충분한 준비를 갖추고 AI 기반 도구를 최대한 활용할 수 있도록 도와야 합니다.

4. 윤리 가이드라인 구현

생성형 AI는 편향성, 개인정보 보호, 투명성에 관한 특별한 과제를 수반합니다. 위험을 완화하려면 책임 있는 AI 사용을 정의하는 강력한 윤리 지침을 수립하는 것이 좋습니다. 또한 정기 감사를 실시하여 공정성과 정확성을 평가하고, AI 기반 의사결정 방식을 명확하게 전달하여 투명성을 유지합니다. 리더는 윤리적 고려사항을 선제적으로 다루어 조직 내부 구성원은 물론 외부 이해 관계자와의 신뢰를 쌓아야 하며, 윤리를 사후 과제로 여기기보다 AI 도입의 핵심 기반으로 삼아야 합니다.

5. 측정 및 대응

생성형 AI의 성공적인 활용은 지속적인 평가가 이루어져야 하는 현재 진행형 프로세스입니다. 따라서 성과 향상뿐만 아니라 AI 통합이 인간에게 미치는 영향도 평가하는 메트릭을 개발해야 합니다. 결과를 모니터링하고 직원 피드백을 수집하는 것은 개선이 필요한 영역을 파악하고 기술이 의도된 목표를 달성하는지 확인하는 데 매우 중요합니다. 변화에 민첩하게 대응하고 언제든 조정할 자세를 갖춘 회사는 AI 기반 프로세스의 경험이 쌓일수록 더 정교하게 전략을 다듬을 수 있습니다.

미래에 대비

생성형 AI가 계속 업무 환경을 새롭게 정의하고 있습니다. 이에 리더십은 성공과 실패를 결정짓는 중요한 요소가 될 것입니다. 혁신을 적극 수용하고 직원들을 도우며 책임 있는 AI 프랙티스를 우선시하는 리더가 역동적인 미래를 향한 진로를 이끌 것입니다. 

변화에 민첩하게 대응하고 인간 중심의 원칙을 지키는 조직은 생성형 AI의 혁신 동력을 활용하여 회복탄력성이 뛰어나고 혁신적인 업무 환경을 구축할 수 있습니다. 이는 곧 직원 업스킬링, 적응력 강화, AI 배포 방법에 대한 신중한 의사결정 등에 중점을 두는 것을 뜻합니다.

리더는 기술 자체에 시야를 한정하지 말고 해당 기술이 조직 문화와 인력 전략에 어떻게 부합하는지 고민해야 합니다. 투명성, 협업, 스킬 개발을 우선시하는 리더는 변화에 보조를 맞출 뿐만 아니라 변화를 주도할 팀을 만들 수 있습니다. 생성형 AI는 막대한 가치를 창출할 잠재력이 있으나, 그 잠재력을 현실화하려면 올바른 도구, 목적의식 있는 리더십, 기술과 함께 사람들의 역량을 강화하는 노력이 필요합니다.

리더는 변화하는 환경을 헤쳐 나가는 팀의 역량을 강화하는 데 앞장서야 합니다. 이 진화의 시대에 적응하는 데 만족하지 않고 더 큰 번영을 누리기 위한 핵심 전략을 준비하세요. 

번영을 위한 첫 번째 단계는 미래 지향적인 전문가들과 함께 AI의 혁신 동력을 탐구하는 것입니다. 리더십 여정의 다음 단계로 나아가기 위해 Workday AI 마스터클래스를 살펴보세요.